基于数字图像特征的古瓷片分类研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容以及论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像预处理技术 | 第14-20页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·古瓷片数字图像获取 | 第14-15页 |
| ·图像的平滑与增强 | 第15-19页 |
| ·图像平滑与增强的矛盾 | 第15-16页 |
| ·自适应图像平滑与增强方法 | 第16-18页 |
| ·图像处理结果 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 瓷片图像色彩特征表示与提取 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·图像色彩空间模型 | 第20-21页 |
| ·RGB色彩模型 | 第20-21页 |
| ·HSI色彩模型 | 第21页 |
| ·RGB与HSI之间的转换 | 第21-22页 |
| ·色彩量化方法 | 第22-29页 |
| ·颜色对聚类量化方法 | 第23页 |
| ·颜色对量化算法的过程分析 | 第23页 |
| ·颜色对量化算法的效率改进 | 第23-27页 |
| ·基于HSI色彩空间的非均匀量化方法 | 第27-29页 |
| ·色彩特征的表示 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 瓷片图像纹理特征表示与提取 | 第30-46页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·瓷片图像纹理特征提取方法 | 第30-42页 |
| ·基于全局的结构化特征方法 | 第30-32页 |
| ·自相关函数法 | 第32-34页 |
| ·边界频率法 | 第34-35页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第35-36页 |
| ·二维直方图方法 | 第36-38页 |
| ·Gabor变换法 | 第38-42页 |
| ·瓷片色彩-纹理综合特征提取 | 第42-45页 |
| ·色彩-纹理特征提取模型 | 第42-43页 |
| ·基于IGabor变换的色彩-纹理特征提取 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 瓷片纹饰形状特征表示与提取 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于色彩-纹理特征的图像分割方法 | 第46-53页 |
| ·分割算法描述 | 第47页 |
| ·分割用特征提取 | 第47-50页 |
| ·KFCM分割方法 | 第50-52页 |
| ·瓷片图像分割结果 | 第52-53页 |
| ·纹饰形状特征计算 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 基于SVM的瓷片图像分类 | 第55-70页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·特征向量主成份分析 | 第55-56页 |
| ·支持向量分类机 | 第56-60页 |
| ·数据划分方法 | 第60-61页 |
| ·基于色彩特征的分类识别结果与分析 | 第61-62页 |
| ·基于纹理特征的分类识别结果与分析 | 第62-67页 |
| ·基于结构化纹理特征分类 | 第62-63页 |
| ·基于自相关函数特征的瓷片分类 | 第63-64页 |
| ·基于边界频率特征的瓷片分类 | 第64-65页 |
| ·基于灰度共生矩阵特征的瓷片分类 | 第65页 |
| ·基于二维直方图纹理特征的瓷片分类 | 第65-66页 |
| ·基于Gabor小波变换特征提取的瓷片分类 | 第66-67页 |
| ·基于色彩-纹理特征的分类识别结果与分析 | 第67-68页 |
| ·基于纹饰形状特征分类识别结果与分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 瓷片图像分类原型系统的设计与实现 | 第70-76页 |
| ·模式分类系统 | 第70页 |
| ·系统功能设计 | 第70-71页 |
| ·系统流程 | 第71-72页 |
| ·系统开发环境 | 第72-73页 |
| ·系统执行效果 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 附录 A.瓷片样本图像 | 第85-87页 |
| 攻读硕士期间科研成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
